矿山企业机房备件信息化管理的研究

《矿山企业机房备件信息化管理的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、论文题目矿山企业机房备件信息化管理的研究工程领域软件工程指导教师范录宏副教授作者姓名常宏学号200991020301万方数据分类号密级注1UDC学位论文矿山企业机房备件信息化管理的研究（题名和副题名）常宏（作者姓名）指导教师姓名范录宏副教授电子科技大学成都张泳高工长春实验机研究所有限公司成都（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请专业学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称软件工程提交论文日期2010.12论文答辩日期2011.05.13学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人年月

2、日注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交

3、论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：年月日万方数据摘要摘要二十世纪九十年代以来，企业级的管理信息系统应用日益广泛。管理创新与企业信息化的关系相辅相成，而在数据挖掘技术已经相当成熟的今天，如何将数据挖掘技术很好的与企业信息化相结合，尤其是将数据挖掘技术应用于企业信息化进程中占重要地位的产品结构优化的过程里，

4、是数据挖掘技术应用的一个重要领域。整个企业经营活动过程中，产品的结构优化占有重要的地位，它是企业产品增值，扩大销售总额，获取更多经济利益的基础。本课题在对实际需求进行分析后，根据其各方面的数据来预测和分析他们未来的各项经济指标，确定了结合数据挖掘技术对规模经济背景下的企业数据进行线性规划，最终希望能够使产品结构达到最优。本文探讨的侧重点就是对产品结构的优化，即如何进行产品搭配，从而使得和总成本密切相关的各个机械设备的备件的使用量的预测和评估，使矿山企业达到最大收益。主要阐述了如何将数据挖掘技术应

5、用于矿山企业的产品结构优化当中，具体完成了以下的工作：针对鞍钢矿业集团大孤山选矿厂的实际情况，考虑利用数据挖掘方法对企业的大量数据进行归类整理，消除冗余数据并将有用的数据提取。将提取后得到的数据应用到机房备件的信息化管理系统当中，使得通过该系统的日常机房备件的管理数据进行产品质量评估和合理的采购建议。此外，在开发的机房备件管理系统中包含了企业各车间的日常数据的管理功能，如备件的出入库管理功能、人事管理功能、部门管理功能、设备管理功能等等。关键词：数据挖掘，质量评估，信息化管理，线性规划，规模经济

6、I万方数据ABSTRACTABSTRACTSincetheninetiesthetwentiethcentury,enterprise-classmanagementinformationsystemisusedwidely.Managementinnovationandcomplementaryrelationshipbetweenenterpriseinformation,andindataminingtechnologyisalreadyquitemature,howgoodthedata

7、miningtechnologycombinedwithenterpriseinformation,especiallydataminingtechnologytoaccountfortheprocessofenterpriseinformationimportantpositionintheproductstructureoptimizationprocess,theapplicationofdataminingtechnologyisanimportantarea.Thewholeproce

8、ssofbusinessactivities,products,structuraloptimizationplaysanimportantrole,itisthebusinessaddvalue,increasesales,thebasisformoreeconomicbenefits.Thesubjectintheanalysisofactualdemand,accordingtoallaspectsofitsdatatopredictandanalyzetheeconomicindicat